Hoy en día no faltan las sombrías advertencias sobre los peligros de la inteligencia artificial.
Profetas modernos, como el físico Stephen Hawking y el inversor Elon Musk, predicen el inminente declive de la humanidad. Con la llegada de la inteligencia artificial general y de programas inteligentes de diseño autónomo, aparecerá una IA nueva y más inteligente, que creará rápidamente máquinas cada vez más listas que, con el tiempo, nos superarán.
Cuando alcancemos la llamada singularidad de la IA, nuestras mentes y cuerpos quedarán obsoletos. Los seres humanos podrían fusionarse con las máquinas y seguir evolucionando como cíborgs.
¿Es esto realmente lo que nos espera?
El pasado accidentado de la IA
En realidad, no.
La IA, una disciplina científica con raíces en la informática, las matemáticas, la psicología y la neurociencia, busca crear máquinas que imiten funciones cognitivas humanas, como el aprendizaje y la resolución de problemas.
Desde la década de 1950, ha cautivado la imaginación del público. Sin embargo, desde una perspectiva histórica, los éxitos de la IA a menudo han ido seguidos de decepciones, causadas en gran medida por las predicciones exageradas de visionarios tecnológicos.
En la década de 1960, Herbert Simon, uno de los fundadores del campo de la IA, predijo que «en veinte años, las máquinas serán capaces de realizar cualquier trabajo que pueda hacer un hombre». (No dijo nada sobre las mujeres).
Marvin Minsky, pionero de las redes neuronales, fue más directo: «En una generación —dijo—, ... el problema de crear “inteligencia artificial” estará prácticamente resuelto».
Pero resulta que Niels Bohr, el físico danés de principios del siglo XX, tenía razón cuando (según se cuenta) bromeó: «Predecir es muy difícil, sobre todo cuando se trata del futuro».
Hoy en día, las capacidades de la IA incluyen el reconocimiento del habla, un rendimiento superior en juegos estratégicos como el ajedrez y el go, los coches autónomos y la detección de patrones ocultos en datos complejos.
Estas habilidades apenas han vuelto irrelevantes a los seres humanos.
La euforia de las nuevas neuronas
Pero la IA sigue avanzando. La euforia más reciente en torno a la IA comenzó en 2009, cuando se aceleró mucho el aprendizaje de las redes neuronales profundas.
La inteligencia artificial consta de grandes conjuntos de unidades computacionales conectadas, llamadas neuronas artificiales, que guardan una vaga analogía con las neuronas de nuestro cerebro. Para entrenar a esta red a «pensar», los científicos le proporcionan numerosos ejemplos resueltos de un problema determinado.
Supongamos que tenemos un conjunto de imágenes de tejido médico, cada una acompañada de un diagnóstico de cáncer o ausencia de cáncer. Introduciríamos cada imagen en la red y pediríamos a las «neuronas» conectadas que calcularan la probabilidad de que hubiera cáncer.
Después comparamos las respuestas de la red con las respuestas correctas y ajustamos las conexiones entre las «neuronas» cada vez que hay una discrepancia. Repetimos el proceso, afinándolo continuamente, hasta que la mayoría de las respuestas coincidan con las correctas.
Con el tiempo, esta red neuronal estará lista para hacer lo que suele hacer un patólogo: examinar imágenes de tejido para predecir el cáncer.
Esto no difiere mucho de cómo aprende un niño a tocar un instrumento musical: practica y repite una melodía hasta ejecutarla a la perfección. El conocimiento queda almacenado en la red neuronal, pero no es fácil explicar su funcionamiento.
Las redes con muchas capas de «neuronas» (de ahí el nombre de redes neuronales «profundas») solo se volvieron prácticas cuando los investigadores empezaron a utilizar numerosos procesadores en paralelo en chips gráficos para entrenarlas.
Otra condición para el éxito del aprendizaje profundo es disponer de grandes conjuntos de ejemplos resueltos. Al extraer información de internet, las redes sociales y Wikipedia, los investigadores han creado grandes colecciones de imágenes y textos que permiten a las máquinas clasificar imágenes, reconocer el habla y traducir idiomas.
Las redes neuronales profundas ya realizan estas tareas casi tan bien como los seres humanos.
La IA no se ríe
Pero su buen rendimiento se limita a ciertas tareas.
Los científicos no han observado mejoras en la comprensión de la IA sobre lo que realmente significan las imágenes y los textos. Si mostrásemos una viñeta de Snoopy a una red profunda entrenada, podría reconocer las formas y los objetos —un perro aquí, un niño allá—, pero no descifraría su significado (ni captaría el humor).
También usamos redes neuronales para sugerir a los niños mejores estilos de escritura. Nuestras herramientas sugieren mejoras en la forma, la ortografía y la gramática con bastante acierto, pero son incapaces de ayudar con la estructura lógica, el razonamiento y la fluidez de las ideas.
Los modelos actuales ni siquiera entienden las sencillas redacciones de escolares de 11 años.
El rendimiento de la IA también está limitado por la cantidad de datos disponibles. En mi propia investigación sobre IA, por ejemplo, aplico redes neuronales profundas al diagnóstico médico. A veces esto ha dado lugar a diagnósticos ligeramente mejores que antes, pero nada espectacular.
En parte, esto se debe a que no disponemos de grandes conjuntos de datos de pacientes para alimentar la máquina. Además, los datos que recogen actualmente los hospitales no pueden captar las complejas interacciones psicofísicas que causan enfermedades como la cardiopatía coronaria, las migrañas o el cáncer.
Los robots te quitan el empleo
Así que no teman, seres humanos. Dejando de lado las febriles predicciones sobre la singularidad de la IA, no corremos ningún peligro inmediato de volvernos irrelevantes.
Las capacidades de la IA inspiran novelas y películas de ciencia ficción y alimentan interesantes debates filosóficos, pero aún no hemos creado ni un solo programa capaz de mejorarse por sí mismo que pueda alcanzar una inteligencia artificial general, y nada indica que la inteligencia pueda ser infinita.
Sin embargo, las redes neuronales profundas sin duda automatizarán muchos empleos. La IA nos quitará el trabajo, poniendo en peligro la existencia de los trabajadores manuales, los especialistas en diagnóstico médico y, quizá algún día, para mi pesar, la de los profesores de informática.
Los robots ya están conquistando Wall Street. Las investigaciones indican que los «agentes de inteligencia artificial» podrían hacer desaparecer unos 230.000 empleos financieros para 2025.
En las manos equivocadas, la inteligencia artificial también puede representar un grave peligro. Los nuevos virus informáticos pueden detectar a los votantes indecisos y bombardearlos con noticias personalizadas para influir en las elecciones.
Estados Unidos, China y Rusia ya están invirtiendo en armas autónomas que utilizan IA en drones, vehículos de combate y robots de guerra, lo que está dando lugar a una peligrosa carrera armamentista.
Eso sí que debería preocuparnos.
